Contents Contribution 본 논문은 Graph Convolution Network (GCN)을 처음 제안한 논문이며, GCN은 Adjacency Matrix, Degree Matrix 혹은 Feature Matrix를 이용하여 그래프를 Representation하는 신경망이다. GCN에는 Spatial GCN과 Spectral GCN이 존재하는데, 본 논문에서는 Spectral GCN을 통해 두 가지 Contribution을 했다고 언급한다. 1. 간단하고 잘 작동(behave)하는 Layer-wise Propagation rule을 설명하고, 이 방법이 Spectal graph Convolution의 빠르고 효율적인 1차 근사임을 증명한다. 2. 기존의 semi-supervised 연구들..
